卷爆 Sora ,Stable Video 免费开放!

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什么是 Stable Video

Sora 虽然是造势很大,但是个人猜测想要公开使用大概率是卡在了算力方面,所以迟迟没有动静,网上申请了红客应用的人们也没有收到邀请内测,奥特曼也在靠几个 demo 想拉 7 万亿美元的投资实属有点异想天开了,种种不正常的表现引人遐想。

而就在这个是时候 Stability.ai 最新发布了 stable video 的官网,它是一个 AI 视频生成平台,用户可以通过文本或图像,将自己的想象转化为精美的视频片段。

这个工具作为一款正式公布的免费文生视频或者图生视频的工具,效果也是相当惊艳。

基本原理

Stable Video 使用的是 Stable Video Diffusion 1.1 模型,在原本用于 2D 图像生成的潜在扩散模型的基础上,加入时间层,并且使用小型、高品质的影片资料集加以训练,试图将其改造成影片生成模型。 Stability AI 最新研究进一步定义出训练影片的三个阶段:

  • STEP1-图像预训练: 2D text-to-image 预训练模型,也就是改变了大模型底模的参数。
  • STEP2-视频预训练: 基于大规模视频训练集,进行视频训练,由于没有现成的视频质量审核模型来过滤所需要训练视频,所以这边引入了人工过滤规则。
  • STEP3-高质量视频微调: 进一步提升模型生成的视频分辨率和质量,在整体训练步骤中还是借鉴了图像 diffusion model 的训练模式。

使用方式

使用方法有两种:

  • 文生视频:通过输入一段预先构思好的 Prompt 文本即可生成想要的视频 image.png

  • 图生视频:通过上传一张预先准备好的图片即可生成想要的视频

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特点

  • 每天免费 150 积分,平均可以生成 15 段视频,如果觉得积分不够用,有能力的同学还可以自行充值,10 美金 500 各积分,或者 50 美金 3000 各积分,肯定是后者更加划算,这算下来能生成 200-300 个视频片段

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  • 网页在线使用,不需要自己在本地手动安装,上手容易,避免很多不必要的麻烦,同时降低了使用的门槛,让大部分普通用户也能投身于这一伟大的事业
  • 2-4 秒的 MP4 影片,效果惊艳,我觉得可以抵得上一般的电影画质了!
  • 支持文生视频、图生视频,这是两种主流的方式!
  • 支持相机运动,不同的相机运动会产生不同的影片风格,如镜头锁定,镜头环绕,镜头旋转等等,快去试试吧! image.png
  • 支持不同的视频风格,比如动漫、艺术、3D 效果等等! image.png

生成效果

下面就来欣赏一下精美画面吧!
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适合什么人?

  • 内容创作者,如最主要的就是电影、视频创作者、广告创作者等这一紧密相关的人群
  • 普通用户,尤其是自己有丰富想象力并且想将其实现的人

大模型岗位需求

大模型时代,企业对人才的需求变了,AIGC相关岗位人才难求,薪资持续走高,AI运营薪资平均值约18457元,AI工程师薪资平均值约37336元,大模型算法薪资平均值约39607元。
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掌握大模型技术你还能拥有更多可能性

• 成为一名全栈大模型工程师,包括Prompt,LangChain,LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程;

• 能够拥有模型二次训练和微调能力,带领大家完成智能对话、文生图等热门应用;

• 薪资上浮10%-20%,覆盖更多高薪岗位,这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域;

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术,也想通过这项技能真正达到升职加薪,就业或是副业的目的,但是不知道该如何开始学习,因为网上的资料太多太杂乱了,如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路,少碰壁,这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好,希望能够真正帮助到大家。

-END-


👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图,整体分为7个大的阶段:(全套教程文末领取哈)

第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉大模型实战案例👈

光学理论是没用的,要学会跟着一起做,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

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👉大模型视频和PDF合集👈

观看零基础学习书籍和视频,看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。
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👉学会后的收获:👈

• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

👉获取方式:

😝有需要的小伙伴,可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓

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Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型,相比 3.0 版本,它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

<think>嗯,用户这次想要找Sora 2免费部署的方法。先梳理一下手头的信息:站内引用给出了三个相关来源,其中引用[1]提到本章全面介绍了部署方案,引用[2]介绍的是Open-Sora项目,引用[3]则是智谱AI的CogVideoX模型。 用户特别强调要"免费"部署,这很关键。仔细看引用内容,发现引用[1]虽然提到多种部署方案但没明确说免费;引用[2]的Open-Sora是开源方案,完全符合免费要求;引用[3]的CogVideoX虽然技术先进,但需要注册平台,可能涉及商用条款需要确认是否免费。 回忆之前的对话历史,发现系统有严格指令要求:数学公式必须用$...$格式,回答要中文,还要生成相关问题。用户当前问题很聚焦,就是找免费部署方案,不需要额外解释数学公式。 分析三个引用后发现最佳路线是引用[2]的Open-Sora方案:它是明确开源的,GitHub托管意味着完全免费,支持本地部署,硬件要求也相对亲民(最低8GB显存)。其他方案要么未提及免费,要么需要平台注册可能产生费用。 考虑在回复时要突出三点:开源性质带来的免费优势、清晰的部署步骤、以及硬件要求说明。同时按要求生成相关问题,比如开源替代方案比较或配置优化技巧。最后记得所有技术名词要保持首字母大写规范(如H800显卡)。 </think>根据引用内容和开源社区实践,以下是 **Sora 2 免费部署的核心方案**(基于开源替代项目): --- ### ⚙️ 免费部署方案:Open-Sora(开源替代) #### 1. **项目选择** - **推荐方案**:使用 **Open-Sora-v1**(引用[2]) > 开源地址:[https://github.com/hpcaitech/Open-Sora](https://github.com/hpcaitech/Open-Sora) > 特点:完全免费,支持本地部署,可生成 **512×512 分辨率的 2 秒视频**,最低要求单卡 **8GB 显存**(如RTX 3080)。 #### 2. **硬件要求** - **最低配置**: - GPU:NVIDIA GTX 1080(8GB显存) - RAM:16GB - 存储:50GB SSD(用于模型和数据集) - **推荐配置**: - GPU:RTX 3090/4090(24GB显存) - RAM:32GB - 存储:100GB NVMe SSD #### 3. **部署步骤** ```bash # 克隆仓库 git clone https://github.com/hpcaitech/Open-Sora.git cd Open-Sora # 安装依赖(Python 3.10+) pip install -r requirements.txt # 下载预训练模型(400K样本训练) wget https://huggingface.co/hpcai-tech/Open-Sora/resolve/main/opensora-v1.ckpt # 生成示例视频(2秒,512x512) python scripts/inference.py --config configs/opensora/inference.py --ckpt-path ./opensora-v1.ckpt --prompt "一只奔跑的猎豹" ``` #### 4. **关键注意事项** - **视频长度限制**:免费版最大支持 **2秒视频生成**(需更高分辨率或时长需自训练模型)。 - **性能优化**: 若显存不足,添加 `--half-precision` 参数启用半精度推理。 - **自定义训练**: 可通过 [Danmo平台](https://damodel.com/)(引用[3])免费配额训练小规模模型。 --- ### 🔍 其他免费替代方案 | 项目 | 特点 | 链接 | |---------------|----------------------------------------------------------------------|--------------------------| | **CogVideoX** | 支持复杂文本提示,需注册免费API Key | [GitHub](https://github.com/THUDM/CogVideo) | | **Stable Video Diffusion** | 需152M样本,社区有Colab免费教程 | [HuggingFace](https://huggingface.co/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid) | --- ### ❓ 常见问题 > **问:是否需要编程基础?** > 答:基础Python和命令行操作即可,社区提供[详细教程](https://github.com/hpcaitech/Open-Sora/wiki/Deployment-for-Beginners)。 > **问:生成视频为何有噪点?** > 答:免费模型训练样本有限(仅400K),可通过 `--cfg-scale 12` 调整提示词权重改善质量。 --- ###
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